中國衛生統計最新期刊目錄

2020年城市居民惡性腫瘤死亡的Fulfillment指數分析————作者：周立業;陳思靜;孫夢姣;付梓煊;余紅梅;

摘要：目的 分析惡性腫瘤對不同年齡、性別城市居民期望壽命的影響。方法 應用Prithwis Das Gupta提出的Fulfillment指數,用excel軟件對2020年全國分年齡、性別城市居民死因監測資料進行分析。結果 2020年城市人口出生時期望壽命為81.21歲(男性78.80歲,女性83.80歲),因惡性腫瘤損失的預期壽命為2.90歲(男性3.33歲,女性2.32歲)。惡性腫瘤死亡人群主要集中...

臨床研究中統計學方法的應用趨勢分析——以四大醫學期刊為例————作者：王敏;解智鵬;王心怡;陳卉芳;鐘亞萍;時濤;季吉;

摘要：目的 回顧性分析2017—2021年四大醫學期刊臨床研究中統計學方法的應用現狀和趨勢,為推動臨床工作人員醫學統計學的繼續教育提供參考。方法 對期刊原始臨床研究中的統計學方法計數,采用excel 2016、COOC 9.94和SPSS Statistics 25.0軟件進行數據錄入、整理和統計分析。結果 共納入2952篇文獻。四本期刊中的統計學方法以高級統計方法為主,生存分析、列聯表和logisti...

腦卒中康復病例住院費用特點及影響因素分析————作者：付棉;康琳;楊秀玲;潘悅;陸麗娟;韋新理;石素妹;劉小莉;盧春柳;

摘要：目的 了解腦卒中康復病例住院費用的基本特點和影響因素。方法 選取某專科醫院2019—2022年腦卒中康復住院病例,了解腦卒中康復病例的基本情況及住院費用的基本特點,通過單因素和多因素分析探討腦卒中康復住院病例住院費用的影響因素。結果 腦卒中康復病例的住院費用中位數為25625.46元,住院天數中位數為27天,住院費用分類中占比最高為康復類費用(36.70%)。多因素回歸分析結果顯示年齡、住院天數、...

單組及兩組中斷時間序列分析的SAS宏實現————作者：趙錦華;王健平;李宣;倪穎;宋德勝;黃慧杰;李長平;劉媛媛;崔壯;

摘要：目的 中斷時間序列分析是對時間序列基本趨勢進行建模的一種方法,當隨機對照試驗不便實施時,中斷時間序列分析是其強有力的替代,用以評價干預措施實施后的水平變化和斜率變化。本文編寫SAS宏程序更靈活簡便實現中斷時間序列過程。方法 考慮輸入數據的形式并結合中斷時間序列的原理編制SAS宏程序,通過模擬數據展示宏的應用和解釋。結果 根據設計類型,分別輸入設定的宏變量參數即可輸出相應的結果。結論 本文的宏程序對...

基于變量選擇高維中介方法的模擬比較————作者：韓嬙;孫娜;褚嘉棟;王妤;沈月平;

摘要：目的 比較不同情形下幾種基于變量選擇的高維中介分析方法的優劣,為高維中介分析方法的選擇提供參考。方法 模擬不同場景的數據集(樣本量n=300,600、中介維度P=100,1000、中介間相關系數ρ=0.25,0.6),采用基于極大極小凹懲罰函數(the minimax concave penalty,MCP)的高維中介分析(HIMA)、基于去偏LASSO估計的高維中介分析(HDMA)、基于貝葉斯稀...

基于雙重差分模型的DRG醫保支付方式改革對于山西省腫瘤患者醫療費用的影響分析————作者：閆彬;王成亮;趙耀偉;閆娟娟;

摘要：目的 探究DRG醫保支付方式改革對于惡性腫瘤參保患者住院費用及其結構的影響,評估DRG實施的政策效應,為腫瘤患者醫保費用控制及深化醫保支付改革提供參考。方法 本研究共納入2020—2021年山西省省直醫保惡性腫瘤參保患者10037例,采用描述性對比及單因素檢驗的方法對改革前后惡性腫瘤患者的基本信息及醫療費用變化進行分析。采用雙重差分模型對各項醫療費用指標進行擬合分析,并使用平行趨勢檢驗來提高政策效...

不平衡集成算法LASSO-EasyEnsemble在冠心病預后預測中的應用及可解釋性研究————作者：昝家昕;楊弘;田晶;閆晶晶;和紫鉉;杜宇濤;張巖波;

摘要：目的 針對冠心病預后預測中遇到的高噪聲、類間不平衡的特點,通過LASSO特征篩選后,構建EasyEnsemble不平衡集成模型并對模型性能進行評估。方法 基于2009—2018年美國健康與營養調查公共數據庫的調查數據,隨訪時間截止到2019年。預后有無因病死亡作為結局,通過LASSO進行特征選擇,使用篩選后特征構建EasyEnsemble不平衡集成預測模型和SMOTE+LightGBM、XGBoo...

基于經驗模態分解的ARIMA模型在山西省肺結核預測中的應用————作者：劉靜;趙瑞青;趙執揚;翟夢夢;王旭春;李一汀;范月玲;高建偉;陳利民;仇麗霞;

摘要：目的 探討基于經驗模態分解（empirical mode decomposition,EMD）的自回歸移動平均（autoregressive integrated moving average,ARIMA）模型對于肺結核流行趨勢的預測性能，為肺結核的預測提供方法支撐，也為其他傳染病的預測提供思路。方法 收集并整理2008年1月—2018年12月山西省肺結核報告發病率月度數據，分別將該數據的最后三個...

基于灰色GM(1,1),ARIMA及Holt-Winters模型的延吉市肺結核發病率短期預測研究————作者：高威;文韜;王錚;李醫華;翟鐵民;崔洪哲;

摘要：目的 采用灰色預測模型（grey model,GM）、自回歸移動平均模型（autoregressive integrated moving average model,ARIMA）和Holt-Winters模型對延吉市肺結核發病情況進行短期預測，為肺結核防控提供理論依據。方法 對2012—2022年延吉市肺結核發病數據進行統計，建立GM(1,1)模型，ARIMA模型和Holt-Winters模型進...

多處理組時傾向評分加權方法的SAS實現————作者：倪穎;李宣;于涵;趙錦華;王健平;陳佳庚;劉媛媛;崔壯;李長平;

摘要：目的 介紹多個處理組傾向評分加權方法的SAS實現。方法 通過SAS軟件調用twang工具包中的mnps函數,使用廣義Boosted模型(generalized boosted models,GBM)估計傾向評分值,對各處理組進行逆概率加權(inverse probability weighting,IPW),以達到均衡組間協變量的效果,獲得干預效應的無偏估計。結果 本文介紹了基于GBM模型的多處理...

基于深度學習的低級別膠質瘤多組學數據整合穩健分型————作者：杜港;賈聰聰;趙鑫;田雅昕;房瑞玲;張巖波;曹紅艷;

摘要：目的 多組學數據的高噪稀疏性以及存在異常值,易導致多組學數據整合分型穩健性不足,本研究提出將深度學習中的自編碼器與最優化穩健偽極大似然估計器(optimally tuned robust improper maximum likelihood estimator, OTRIMLE)結合的方法,并將其應用于低級別膠質瘤(lower-grade gliomas, LGG)患者分型。方法 采用自編碼器對...

煙臺市芝罘區居民身體活動及其與慢性病的關系研究————作者：陳裕璽;林楊;王筠慧;張彬彬;王玖;

摘要：目的 通過對煙臺市芝罘區常住居民身體活動現狀的分析,了解影響身體活動水平的因素及其與慢性病的關聯,為相關部門制定身體活動指南和干預措施提供參考依據。方法 采用多階段分層抽樣方法,對芝罘區2412名常住居民進行問卷調查,問卷內容包括人口學特征、生活行為方式、運動和靜息時間、慢性病情況等。利用SPSS 22.0軟件,在單因素分析基礎上,多因素應用logistic回歸對居民的身體活動水平影響因素及其與慢...

體檢人群代謝綜合征與甲狀腺結節的相關性————作者：張文霞;張琦;黃皎;楊曉燕;

摘要：目的 調查醫院體檢人群代謝綜合征(MetS)和甲狀腺結節(TNs)的患病情況,分析MetS和TNs之間的相關性。方法 選擇2023年1月至2024年6月在甘肅省人民醫院體檢中心參加體檢的機關企事業健康體檢人群9040例體檢者作為研究對象進行回顧性研究。均完善體格檢查、實驗室檢查、超聲檢查等資料,分析TNs和MetS檢出率,依據甲狀腺超聲結果將其分為TNs組(7091例)和非TNs組(1949例),...

基于高斯混合模型雙向聚類重采樣和隨機森林構建DLBCL早期復發預測模型————作者：王俊霞;張巖波;余紅梅;曹紅艷;周潔;喬宇;張高源;于凱;王雪嫚;郭玉嬌;趙志強;羅艷虹;

摘要：目的 應用一種可以同時解決少數類和多數類類間和類內不平衡問題的類別不平衡處理方法，并將其與隨機森林(random forest, RF)分類器結合實現對彌漫大B細胞淋巴瘤(diffuse large B-cell lymphoma, DLBCL)患者早期復發的預測，為DLBLC患者的治療提供參考。方法 首先使用一種基于高斯混合模型雙向聚類重采樣的類別不平衡處理方法(Gaussian mixture...

基于具有多元縱向內生協變量的隨機生存森林動態預測阿爾茨海默病的發病風險————作者：陳家豪;李春霞;范冰冰;張濤;

摘要：目的 基于輕度認知功能障礙(mild cognitive impairment, MCI)患者的基線臨床資料和縱向神經心理學評分，構建阿爾茨海默病(Alzheimer’s disease, AD)發病風險的動態預測模型。方法 選取2005—2011年阿爾茨海默病神經影像學倡議1研究中的380例MCI患者作為研究對象，以7∶3隨機將研究對象劃分為訓練集和測試集。以阿爾茨海默病評估量表-13項認知分量...

基于SMOTE-ENN結合改進動態集成選擇算法構建DLBCL患者2年內復發預測模型————作者：張高源;趙瑞青;張巖波;余紅梅;周潔;喬宇;王俊霞;王雪嫚;于凱;郭玉嬌;趙志強;羅艷虹;

摘要：目的 構建基于FIRE動態集成選擇(frienemy indecision region dynamic ensemble selection, FIRE-DES)的彌漫大B細胞淋巴瘤(diffuse large B-cell lymphoma, DLBCL)患者治療達到完全緩解后兩年內復發情況的預測模型，為患者的治療提供決策依據。方法 收集山西省某三甲醫院2010年1月至2020年1月經治療后達...

基于深度學習構建肺腺癌患者免疫相關基因生存預后模型的比較研究————作者：任月;秦陽;蘭寧;張永超;劉毅蓉;趙晉芳;羅天娥;

摘要：目的 探討使用多組學數據和免疫相關基因構建不同深度學習模型對肺腺癌患者的預后預測價值并比較其預測性能。方法 從TCGA數據庫肺腺癌多組學數據提取免疫基因后分別用原始數據及單因素Cox回歸過濾法、方差過濾法和彈性網絡(elastic net, EN)方法降維后的數據構建DeepOmix、Nnet-survival、Cox-nnet和Deepsurv預后預測模型，采用一致性指數和時間依賴性ROC評價模...

利用R語言構建CHS-DRG分組器————作者：馬赫;張翔;孔甜甜;卞靜;文娟;

摘要：目的 探討利用R語言構建CHS-DRG分組器的方法和思路。方法 利用實例論證如何使用R語言編寫分組器，并給出數據結構及程序代碼。結果 使用R語言自行構建分組器，相對商業軟件可大幅節省成本，方便定制功能。在構建分組器時，應注意理解分組方案思想，同時根據地域差異靈活調整代碼。結論 醫療機構可自行編寫DRG分組器，以適應DRG浪潮，提升自身競爭力

基于結構方程模型的醫科院校不同生源運動康復專業本科生勝任力比較————作者：楊曉琦;王苗苗;張納森;趙良淵;

摘要：目的 本文通過應用結構方程模型探討體育理科生和普通理科生兩類不同生源的運動康復專業勝任力差異，為高校運動康復專業人才培養提供參考。方法 對比某醫科院校2015—2018級與2019—2023級兩類不同生源的運動康復專業本科生勝任力。采用《運動康復本科生勝任能力調查問卷》收集勝任力數據。通過SPSS軟件進行統計描述與探索性因子分析，使用AMOS軟件進行驗證性因子分析與結構方程模型分析。結果 體育理科...

醫學生樂觀歸因風格對抑郁的影響——自尊與抗挫折能力的鏈式中介作用————作者：柏璐;昝倩;賈媛媛;

摘要：目的 探討醫學生樂觀歸因風格通過自尊和抗挫折能力的中介作用對抑郁的影響。方法 2023年6月至7月采用流調中心用抑郁量表、樂觀歸因風格問卷、自尊量表、大學生抗挫折能力問卷對2734名醫學生施測。結果 樂觀歸因風格、自尊、抗挫折能力與抑郁存在負相關，樂觀歸因風格、自尊和抗挫折能力之間存在正相關。自尊和抗挫折能力在樂觀歸因風格與抑郁之間的簡單中介效應以及鏈式中介效應都顯著。結論 自尊、抗挫折能力在樂觀...

　　中國衛生統計來自網友的投稿評論：

• zhaohhhh

  請問各位戰友，如何聯系到雜志社啊？外審返回三個月了不返回意見，打電話也沒人接

  2024-06-30 15:43
• 帶頭大哥666

  講師一作，省自然基金。 4月底投稿，7月初返修，大修后8月初修回。 接著就進入終審，到10月底系統顯示錄用編修中，應該是錄用了吧。 但身邊人都說顯示錄用后到見刊至少18個月，編輯部會在見刊前的3-4個月聯系交版面費。

  2023-10-31 11:25
• zhaohhhh

  2021年12月投稿，2023年8月見刊，版面費1500，就是等待見刊周期有點長了，編輯很負責。

  2023-10-20 12:47
• 奔跑的辣椒醬

  投了兩次有關衛生政策類的統計分析，都是大約2個月退稿。看了期刊其他相似文章確實不難，但是沒中

  2023-09-05 09:39
• zhaohhhh

  2021年4月投稿，大概初審3個月，7月送外審，外審很快，修改兩次大概2個月，之后終審半個月，10月過了國慶顯示已錄用，之后到2023年年初通知繳費，校稿，4月份見刊，期間聯系不上雜志社。唯一優點是版面費便宜，2800元，無審稿費。

  2023-07-28 10:30

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